Die Logik klassischer Datenökonomien, wie im Fall von Runtastic, basiert vor allem auf der Erzeugung von Mehrwert durch die Transformation von Subjekten in Objekte. Während sich Nuzer:innen in digitalen Welten bewegen, wird ihr digitales Handeln in Daten übersetzt und so der Auswertung zugänglich. Dazu werden die digitalen Umgebungen möglichst so gestaltet, dass insbesondere Handlungen gefördert werden, die viele Daten produzieren. Digitale Subjektivierungspraktiken, wie die Selbstvermessung, eignen sich hierfür besonders gut. Je mehr Daten die Nutzer:innen einspeisen, umso besser können sie sich selbst nach ihren Wünschen formen, denn nur wer viele Daten eingibt, bleibt sichtbar und bekommt Feedback, sei es von anderen Nutzer:innen oder durch die Anwendung selbst, etwa in Form von Statistiken (Bsp.: Wie stehe ich im Vergleich zu anderen da). Gleichzeitig werden die Nutzer:innen so auch umso transparenter und für die ökonomische Nutzbarmachung zugänglich. Daten stellen also Handlungspotentiale zur Verfügung, einerseits für die Nutzer:innen, um auf das eigen Selbst einzuwirken, anderseits für die Werbeindustrie, um aus sich selbst ein profitables Unternehmen zu machen. Die Übersetzung von Subjektivität in Objektivierungspotentiale ermöglicht nun die datenökonomische Monetarisierung soziokultureller Subjektivierungspraktiken. Da viele digitale Anwendungen mittlerweile fest im Alltag vieler Nutzer:innen verankert sind und das alltägliche Leben mitgestalten, hat dies auch Auswirkungen auf die Gesellschaft insgesamt. „Datenökonomische Unternehmen betreiben Gesellschaftsentwicklung“.1 Hieran schließt sich die Frage an, wer langfristig die Kontrolle von datenbasierten Handlungspotentialen haben soll und darüber mitbestimmt, welche Zwecke legitim sind und wie auf Gesellschaft Einfluss genommen werden soll.